深度学习在生物医药领域中的应用

序号	推送日期	文章	类型	简述	创新点	不足	研究目的	研究对象	领域	病种	技术	模型	数据类型	样本量
821	2025-09-15	The Role of Deep Cerebral Tracts in Predicting Postoperative Aphasia: An nTMS-Based Investigation of the Corticothalamic Fibers 2025-Sep, Human brain mapping IF:3.5Q1 DOI:10.1002/hbm.70344 PMID:40931689	研究论文	本研究利用nTMS语言映射和DTI纤维追踪结合深度学习算法，探索深部脑白质束（尤其是皮质丘脑纤维）在预测术后失语症中的作用	首次将nTMS与DTI纤维追踪结合深度学习算法用于预测术后失语症，并发现皮质丘脑纤维的显像比率与失语风险显著相关	皮质丘脑纤维在模型中的个体预测贡献有限，且研究为回顾性设计	提升术后失语症的预测准确性	左半球病变患者	医学影像分析	神经系统疾病	nTMS, DTI, 深度学习	二分类DL模型	影像数据	100例患者（43例术后失语，57例无失语）
822	2025-09-15	AI-based satellite survey offers independent assessment of migratory wildebeest numbers in the Serengeti 2025-Sep, PNAS nexus IF:2.2Q1 DOI:10.1093/pnasnexus/pgaf264 PMID:40933365	研究论文	本研究利用AI驱动的卫星调查，首次对塞伦盖蒂-马拉生态系统中迁徙的角马数量进行了独立评估	首次采用基于深度学习的卫星图像分析方法（U-Net和YOLOv8模型）进行大范围角马数量统计，实现了自动化高精度计数	调查方法在时空覆盖范围上可能存在差异，可能导致数量估算的部分偏差	通过AI卫星调查提供角马种群数量的独立评估，完善种群估算方法	塞伦盖蒂-马拉生态系统中的迁徙角马种群	计算机视觉	NA	卫星遥感成像，深度学习目标检测	U-Net, YOLOv8	卫星图像	连续两年（2022和2023年8月）超过4000平方公里的监测区域
823	2025-09-15	araCNA: somatic copy number profiling using long-range sequence models 2025-Sep, NAR genomics and bioinformatics IF:4.0Q1 DOI:10.1093/nargab/lqaf124 PMID:40933674	研究论文	提出一种基于深度学习的araCNA方法，用于从全基因组测序数据中准确预测体细胞拷贝数变异	首次将Transformer替代架构（如Mamba）应用于基因组尺度序列分析，仅使用模拟数据进行训练即可实现零样本预测，且无需匹配正常样本	方法仅在50个TCGA样本上验证，尚未进行大规模临床验证	开发高效准确的体细胞拷贝数变异检测算法	癌症全基因组测序数据	机器学习	癌症	WGS（全基因组测序）	Transformer（Mamba架构）	基因组序列数据	50个TCGA全基因组测序样本
824	2025-09-15	Artificial Intelligence in Upper Gastrointestinal Diagnosis 2025-Sep, The Korean journal of helicobacter and upper gastrointestinal research DOI:10.7704/kjhugr.2025.0024 PMID:40935625	综述	本文综述了人工智能在上消化道内窥镜诊断中的应用及其对疾病检测和临床工作流程的改进	探讨了基于图像和非图像的AI技术（如拉曼光谱）的结合，提供分子水平实时组织表征，并强调AI在减少观察者变异性和指导早期胃癌治疗中的作用	AI在内窥镜中的应用面临验证不足、以用户为中心的设计缺乏以及对内镜医生针对性培训的需求等挑战，存在过度依赖和技能退化的风险	提升上消化道疾病的诊断准确性和临床工作效率，探索AI在癌症前期病变检测和治疗指导中的潜力	上消化道疾病，包括Barrett食管、萎缩性胃炎、胃肠上皮化生和早期胃癌	数字病理学	上消化道疾病	机器学习、深度学习、拉曼光谱	CNN	图像、光谱数据	NA
825	2025-09-15	A Novel Convolutional Neural Network for Automated Multiple Sclerosis Brain Lesion Segmentation 2025 Sep-Oct, Journal of neuroimaging : official journal of the American Society of Neuroimaging IF:2.3Q2 DOI:10.1111/jon.70085 PMID:40937688	研究论文	开发了一种基于深度学习的自动化多发性硬化脑部病变分割算法FLAMeS	基于nnU-Net 3D全分辨率U-Net架构，在多个外部数据集上验证并显著优于现有公开方法	对小于10 mm³的小病变检测存在遗漏	开发自动化多发性硬化脑部病变分割算法以替代耗时且不一致的手动分割	多发性硬化患者的脑部MRI图像	计算机视觉	多发性硬化	深度学习，MRI成像	CNN (nnU-Net 3D U-Net)	医学图像	训练集668个FLAIR扫描，测试集三个外部数据集共75个样本
826	2025-09-15	An integrated environmental toxicity risk assessment framework combining deep learning and molecular simulation: A case study on pyrethrins and breast cancer 2025-Sep, Biochemistry and biophysics reports IF:2.3Q3 DOI:10.1016/j.bbrep.2025.102141 PMID:40821905	研究论文	开发并验证了一个结合深度学习和分子模拟的多尺度计算毒理学框架，用于评估天然除虫菊酯与乳腺癌风险的潜在关联	整合了深度学习药物-靶点相互作用预测、分子对接与动力学模拟及蛋白质互作网络建模，形成从分子相互作用到临床结果的可追溯风险推断链	NA	系统研究天然除虫菊酯I和II与乳腺癌风险的潜在关联	天然除虫菊酯I和II，乳腺癌相关蛋白（RPS6KB1、TNKS2、MAOB）	计算毒理学	乳腺癌	深度学习药物-靶点相互作用预测（DeepPurpose）、分子对接、分子动力学模拟（MD）、蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络建模	深度学习	分子结构数据、蛋白质相互作用数据	NA
827	2025-09-15	Deep Learning Applications in Clinical Cancer Detection: A Review of Implementation Challenges and Solutions 2025-Sep, Mayo Clinic proceedings. Digital health DOI:10.1016/j.mcpdig.2025.100253 PMID:40822144	综述	本文综述了深度学习在临床癌症检测中的应用、挑战及解决方案	系统分析2018-2024年间1419项研究，重点关注联邦学习、可解释人工智能等新兴解决方案	基于文献综述，未涉及原始数据收集或实验验证	指导肿瘤学领域未来深度学习和人工智能技术研究，促进癌症护理的公平和有效进展	临床癌症检测相关研究文献	数字病理	癌症	深度学习	NA	多模态数据（影像和基因组数据）	1419项研究（1304项来自PubMed，115项来自IEEE）
828	2025-09-15	AlphaFold model quality self-assessment improvement via deep graph learning 2025-Sep, Protein science : a publication of the Protein Society IF:4.5Q1 DOI:10.1002/pro.70274 PMID:40823963	研究论文	提出EQAFold框架，通过深度图学习改进AlphaFold的模型质量自评估能力	引入等变质量评估折叠（EQAFold），增强AlphaFold的局部距离差异测试预测头，生成更准确的自信心分数	未明确说明模型在处理极端复杂蛋白结构时的局限性	提高蛋白质计算建模中自置信度评分的可靠性	蛋白质三维结构模型	计算生物学	NA	深度图学习	EQAFold（基于AlphaFold架构改进）	蛋白质结构数据	NA
829	2025-09-15	Integrative bioinformatics and deep learning to identify common genetic pathways in Crohn's disease and ischemic cardiomyopathy 2025-Sep, Journal, genetic engineering & biotechnology DOI:10.1016/j.jgeb.2025.100529 PMID:40854648	研究论文	通过整合生物信息学和深度学习识别克罗恩病与缺血性心肌病的共同遗传通路	开发了AutoClass深度学习框架，利用枢纽基因调控网络对克罗恩病患者进行分类，准确率约95%	需要未来实验验证和队列扩展以进一步阐明共享机制	探索克罗恩病和缺血性心肌病之间的共同遗传基础和分子相互作用	克罗恩病和缺血性心肌病的遗传通路、枢纽基因及调控网络	生物信息学	克罗恩病和心血管疾病	差异表达分析、功能富集分析、miRNA分析、转录因子分析、蛋白质-蛋白质相互作用分析、深度学习	深度学习框架（AutoClass）	基因表达数据（GEO数据集）	GSE3365和GSE9128数据集（具体样本数未明确说明）
830	2025-09-15	Discovery of RNA-Targeting Small Molecules: Challenges and Future Directions 2025-Sep, MedComm IF:10.7Q1 DOI:10.1002/mco2.70342 PMID:40859960	综述	本文回顾了RNA靶向小分子药物发现领域的最新进展、挑战及未来方向	强调了人工智能和机器学习在加速RNA靶向治疗发现与优化中的关键作用，并探讨了RNA降解剂等新兴策略	NA	探索RNA靶向小分子药物的开发，为传统难以成药的疾病提供新治疗途径	RNA结构、小分子配体及RNA-蛋白质相互作用	药物发现	多种疾病（未指定具体类型）	X射线晶体学、核磁共振波谱、冷冻电镜、深度学习、分子对接	深度学习	结构数据、化学库数据	NA
831	2025-09-15	3D localization of retrovirus assembly in the presence of structured background with deep learning 2025-Aug-29, Biophysical journal IF:3.2Q2 DOI:10.1016/j.bpj.2025.08.028 PMID:40883991	研究论文	本文提出了一种结合深度学习和三维成像技术的方法，用于在活细胞顶部质膜上定位HIV-1病毒组装过程	使用双螺旋点扩散函数进行三维成像，并结合深度学习流程分析具有异质结构化背景的图像	NA	解决在活细胞顶部质膜上成像病毒组装相关的挑战	人类免疫缺陷病毒1型（HIV-1）的Gag结构多蛋白在细胞质膜上的组装过程	计算机视觉	HIV感染	双螺旋点扩散函数三维成像，深度学习图像分析	深度学习	三维荧光显微镜图像	NA
832	2025-09-15	QCResUNet: Joint subject-level and voxel-level segmentation quality prediction 2025-Aug-27, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2025.103718 PMID:40945175	研究论文	提出一种名为QCResUNet的多任务深度学习架构，用于同时预测脑肿瘤分割结果的主体级质量和体素级分割错误	首次设计能够同时输出主体级分割质量指标和体素级分割错误图的多任务架构，支持多组织类别分析	方法主要针对脑肿瘤和心脏MRI分割验证，在其他医学影像分割领域的泛化能力尚未验证	开发自动质量控制方法以评估医学影像分割结果的可靠性	脑肿瘤MRI数据和心脏MRI数据的分割结果	医学影像分析	脑肿瘤	深度学习，MRI影像分析	QCResUNet（基于UNet的改进架构）	3D MRI影像数据	脑肿瘤数据：内部数据集1,251例，外部数据集215例；心脏数据：ACDC数据集100例
833	2025-09-15	Intensive Care Unit Patient Outcome Prediction Using ν-Support Vector Classification and Stochastic Signal Processing-Based Feature Extraction Techniques: Algorithm Development and Validation Study 2025-Aug-26, JMIR AI DOI:10.2196/72671 PMID:40857726	研究论文	本研究开发了一种结合信号处理和机器学习的新框架，用于从ICU患者的数字轨迹中提取特征并预测其结局	提出了一种基于信号处理的新型特征提取方法，能够从复杂的医疗时间序列数据中捕获高预测性特征	NA	开发ICU患者结局预测的新方法，以支持医疗运营管理	ICU患者	机器学习	重症监护	信号处理技术，ν-支持向量分类	SVM	时间序列数据（医疗数字轨迹）	真实世界ICU数据集（具体数量未说明）
834	2025-09-15	Application of artificial intelligence in medical imaging for tumor diagnosis and treatment: a comprehensive approach 2025-Aug-26, Discover oncology IF:2.8Q2 DOI:10.1007/s12672-025-03307-3 PMID:40856916	综述	本文综述了人工智能在医学影像中用于肿瘤诊断与治疗的最新进展、能力、局限性和转化潜力	强调AI驱动的多模态影像融合整合影像组学、基因组学和临床数据，优化精准肿瘤学策略	存在数据异质性、模型泛化性、监管限制和伦理问题，缺乏标准化数据集和可解释AI框架	探讨人工智能在医学影像中肿瘤诊断与治疗的应用	涵盖乳腺癌、肺癌、前列腺癌等多种恶性肿瘤	数字病理	肿瘤	深度学习、影像组学、多模态影像融合	深度学习模型	医学影像（CT、MRI、PET）及临床数据	NA
835	2025-09-15	Culture-free detection of bacteria from blood for rapid sepsis diagnosis 2025-Aug-25, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-025-01948-w PMID:40851034	研究论文	开发了一种基于智能离心、微流控捕获和深度学习显微镜图像分析的快速血液细菌检测方法，用于脓毒症诊断	首次结合智能离心、微流控技术和深度学习实现无需培养的血液细菌快速（2小时内）检测	金黄色葡萄球菌（S. aureus）的检测仍存在挑战	实现脓毒症患者血液中细菌的快速检测和抗生素敏感性分析	脓毒症患者血液中的细菌（大肠杆菌、肺炎克雷伯菌、粪肠球菌）	数字病理	脓毒症	智能离心、微流控捕获、显微镜成像	深度学习	图像	健康人捐献血液的加标样本，检测浓度低至9-32 CFU/mL
836	2025-09-15	Prediction of functional outcomes in aneurysmal subarachnoid hemorrhage using pre-/postoperative noncontrast CT within 3 days of admission 2025-Aug-24, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-025-01953-z PMID:40849351	研究论文	开发一种融合术前术后非增强CT和临床数据的深度学习模型，用于预测动脉瘤性蛛网膜下腔出血患者3个月功能结局	首次将术前术后NCCT影像与临床数据整合到深度学习模型中，用于早期预测aSAH患者功能结局	NA	优化动脉瘤性蛛网膜下腔出血患者的早期管理，通过准确预测功能结局	动脉瘤性蛛网膜下腔出血患者	数字病理学	心血管疾病	非增强CT成像	深度学习模型	影像数据和临床数据	来自四家医院的1850名患者
837	2025-09-15	Understanding Language Model Scaling on Protein Fitness Prediction 2025-Aug-23, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.04.25.650688 PMID:40777237	研究论文	研究蛋白质语言模型在适应性预测中的缩放行为，揭示模型大小、训练数据和随机因素对预测偏差的影响	发现蛋白质语言模型性能在超过一定规模后反而下降，挑战了深度学习领域“模型越大性能越好”的普遍认知	研究主要基于理论分析和模拟实验，可能需要更多实验验证在实际蛋白质设计中的应用效果	探究蛋白质语言模型在适应性预测任务中的缩放规律和性能限制	蛋白质序列的适应性预测和突变效应评估	自然语言处理	NA	蛋白质语言模型	语言模型	蛋白质序列数据	NA
838	2025-09-15	Predicting pediatric age from chest X-rays using deep learning: a novel approach 2025-Aug-23, Insights into imaging IF:4.1Q1 DOI:10.1186/s13244-025-02068-5 PMID:40848095	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的模型，利用胸部X光片预测儿童年龄	首次将Coordinate Attention机制整合到ResNet网络中，用于胸部X光片的年龄预测，并构建了大规模儿科数据集	研究仅基于两家医院的数据，外部验证性能略有下降	探索深度学习在利用胸部X光片进行儿童年龄估计中的有效性	儿科患者胸部X光影像	计算机视觉	NA	深度学习，X射线成像	ResNet with Coordinate Attention	图像	128,008张胸部X光图像
839	2025-09-15	Effectiveness of the GPT-4o Model in Interpreting Electrocardiogram Images for Cardiac Diagnostics: Diagnostic Accuracy Study 2025-Aug-22, JMIR AI DOI:10.2196/74426 PMID:40845836	研究论文	评估GPT-4o模型在解读心电图图像进行心脏诊断中的有效性	首次系统评估多模态AI模型GPT-4o在心电图分析中的表现，探索零样本和少样本学习在医疗图像解读中的应用	多分类诊断特定心脏疾病的准确率较低（仅41%）	评估GPT-4o解读12导联心电图的分类准确性并探索性能提升方法	80例心电图病例（30例正常，50例异常，涵盖6种常见诊断）	自然语言处理	心血管疾病	多模态人工智能，零样本学习，少样本学习	GPT-4o	图像，文本	80例心电图病例（30正常+50异常）
840	2025-09-15	Performance of chest X-ray with computer-aided detection powered by deep learning-based artificial intelligence for tuberculosis presumptive identification during case finding in the Philippines 2025-Aug-22, BMC global and public health DOI:10.1186/s44263-025-00198-y PMID:40847378	研究论文	评估基于深度学习的AI辅助检测系统在菲律宾结核病筛查中的实际性能	在真实世界环境中全面评估AI-CAD系统性能，并提出基于资源限制环境的阈值校准策略	数据集不平衡且CAD阴性个体验证有限，使用伪敏感性和伪特异性进行估计	支持AI-CAD系统在菲律宾结核病消除计划中的优化整合	15岁及以上疑似结核病患者	数字病理	结核病	深度学习人工智能辅助检测	深度学习模型	胸部X光图像	5740名个体